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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利机械设备智能故障诊断方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114722699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210262592.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权机械设备智能故障诊断方法、系统及存储介质是由孔运;褚福磊;王天杨设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本机械设备智能故障诊断方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种机械设备智能故障诊断方法、系统及存储介质，属于智能机械设备技术领域，通过采集待检测的机械设备的振动数据；根据所采集的待检测的机械设备的振动数据，确定待检测样本以及待检测样本的频谱特征；根据待检测样本的频谱特征和预获取的谱集成完整字典，确定待检测样本的频谱特征对于谱集成完整字典的优化稀疏编码；并将优化稀疏编码分解为次稀疏编码；根据次稀疏编码和谱集成完整字典，确定谱稀疏重构误差；通过基于谱稀疏重构误差最小判别准则的健康状态智能识别策略，根据谱稀疏重构误差判定待检测的机械设备的健康状态。本发明具有精度优越、抗噪鲁棒性、超参数选择稳健性以及计算效率较高等特点。

本发明授权机械设备智能故障诊断方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机械设备智能故障诊断方法，其特征在于，包括：采集待检测的机械设备的振动数据；根据所采集的待检测的机械设备的振动数据，确定待检测样本以及待检测样本的频谱特征；根据所述待检测样本的频谱特征和预获取的谱集成完整字典，确定所述待检测样本的频谱特征对于所述谱集成完整字典的优化稀疏编码；并将所述优化稀疏编码分解为次稀疏编码；根据所述次稀疏编码和谱集成完整字典，确定谱稀疏重构误差；通过基于谱稀疏重构误差最小判别准则的健康状态智能识别策略，根据所述谱稀疏重构误差判定所述待检测的机械设备的健康状态；其中，所述谱集成完整字典的获取方法包括：获取机械设备在不同运行健康状态下的振动数据；利用移动滑窗，将所述不同运行健康状态下的振动数据构造为不同运行健康状态下的训练信号样本；对所述训练信号样本进行傅里叶变换，获取训练信号样本的频谱特征；根据所述训练信号样本的频谱特征，获取各个运行健康状态的谱集成子字典；根据所述各个运行健康状态的谱集成子字典，确定多健康状态谱特征融合的谱集成完整字典。

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